台大机器学习基础课程

台大机器学习基础课程演讲人：日期：机器学习概述基本概念与原理监督学习算法介绍无监督学习算法探讨深度学习框架实践指南强化学习原理及案例分析总结回顾与未来展望CATALOGUE目录01机器学习概述定义与发展历程机器学习定义机器学习是一门研究如何通过计算机算法，让计算机从数据中进行学习并自动改进的学科。发展历程重要里程碑机器学习起源于人工智能领域，经历了符号主义、连接主义和深度学习三个主要发展阶段，目前已成为人工智能领域的核心技术之一。感知机、神经网络、支持向量机、深度学习等算法的发明和应用，推动了机器学习技术的不断发展和普及。123应用领域及前景应用领域机器学习已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐、金融风控、医疗诊断等领域。030201行业应用案例在金融领域，机器学习用于信用评级、风险控制和欺诈检测；在医疗领域，机器学习用于疾病诊断、药物研发和基因测序等方面。未来发展前景随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，机器学习将在更多领域发挥巨大作用，如智能制造、智慧城市、自动驾驶等。课程目标具备数学基础（如线性代数、概率论与数理统计）、编程基础（如Python）和一定的相关领域知识（如图像处理、自然语言处理等）。知识要求能力要求能够灵活运用所学知识解决实际问题，并具备创新思维和团队协作能力。同时，还需保持持续学习和关注最新技术动态的意识。掌握机器学习基本原理、算法和工具，能够独立完成实际问题的建模、求解和评估。课程目标与要求02基本概念与原理数据集概念机器学习算法训练所需的数据集合，包括训练集、验证集和测试集。特征表示将原始数据转换成机器学习算法能够识别的格式，如向量、矩阵等。特征提取从原始数据中提取有用的特征，以减少数据冗余和提高算法性能。特征工程通过数据预处理、特征转换和特征选择等方法，构建出对算法友好的特征。数据集与特征表示模型评估指标准确率01分类模型预测正确的比例，是评估分类模型性能的基本指标。精确率与召回率02用于评估分类模型在预测正例和负例方面的性能，精确率是指预测为正例的样本中真正为正例的比例，召回率是指真正为正例的样本中被预测为正例的比例。ROC曲线与AUC值03ROC曲线是反映分类模型在不同阈值下性能变化的曲线，AUC值则是该曲线下的面积，用于评估分类模型的整体性能。损失函数04用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异，是模型训练过程中的优化目标。过拟合模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳，即模型过于复杂，学习了训练集中的噪声和细节。欠拟合模型在训练集和测试集上都表现不佳，即模型过于简单，无法捕捉数据中的有效模式。解决方法通过调整模型复杂度、增加训练数据、使用正则化技术、剪枝等方法来解决过拟合问题；通过增加模型复杂度、特征工程、调整超参数等方法来解决欠拟合问题。交叉验证将数据集划分为多个子集，轮流将每个子集作为验证集，其余作为训练集，以评估模型的泛化能力，从而避免过拟合和欠拟合。过拟合与欠拟合问题0102030403监督学习算法介绍线性回归模型线性回归模型假设输入变量与输出变量之间存在线性关系，通过训练数据找到最佳线性拟合。线性关系01常用的损失函数为均方误差（MeanSquaredError,MSE），用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。损失函数02采用梯度下降算法，通过迭代更新模型参数，使得损失函数达到最小值。优化算法03常用的评估指标包括均方误差、均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）和决定系数（R-squared）等。评估指标04应用场景支持向量机广泛应用于图像识别、文本分类和生物信息学等领域。支持向量支持向量机（SVM）通过寻找支持向量来确定决策边界，这些支持向量是离决策边界最近的点。核函数核函数用于将原始输入空间映射到高维特征空间，以解决非线性分类问题。常见的核函数包括线性核、多项式核和径向基核（RBF）等。软间隔与正则化软间隔允许部分样本被误分类，以提高模型的泛化能力；正则化则是通过限制模型复杂度来避免过拟合。支持向量机原理及应用决策树与随机森林算法决策树决策树是一种树形结构，通过一系列规则对数据进行分类或回归。每个节点代表一个特征，每个分支代表该特征的一个取值，叶子节点代表预测结果。树的构建决策树的构建过程包括特征选择、树的生成和剪枝等步骤。特征选择是指选择最优特征进行节点划分；树的生成是递归地构建子树；剪枝则是为了简化树结构，提高模型泛化能力。随机森林随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并综合其预测结果来提高模型性能。随机森林通过随机选择特征和样本子集来构建每棵树，从而减少模型之间的相关性，提高模型的稳定性和准确性。决策树与随机森林算法优缺点决策树具有易于理解和解释的优点，但容易过拟合；随机森林通过集成多个决策树有效缓解了过拟合问题，但模型复杂度较高，训练时间较长。04无监督学习算法探讨聚类分析方法论述K-means算法是一种常用的聚类算法，通过迭代的方式将数据集分为K个类别，每个类别由一个质心代表。层次聚类DBSCAN算法通过计算数据点之间的相似度，将数据点分层次进行聚类，直到满足停止条件。基于密度的聚类算法，可以有效地发现任意形状的聚类，并能处理噪声数据。123降维技术及其应用场景主成分分析（PCA）通过将高维数据投影到低维空间，保留数据的主要特征，去除噪声和冗余信息。030201因子分析通过寻找变量之间的相关性，将原始变量综合为少数几个因子，以便于解释和建模。独立成分分析（ICA）假设数据是由独立成分混合而成，通过分解数据的独立成分来实现降维。异常检测策略部署假设正常数据符合某种统计分布，通过计算数据的统计量来检测异常点。基于统计的异常检测方法通过训练模型来识别正常数据的特征，对于与正常数据特征不同的数据点视为异常点。机器学习方法利用神经网络对输入数据进行建模和重构，通过比较重构数据与原始数据的差异来检测异常点。深度学习方法05深度学习框架实践指南神经网络结构激活函数优化算法损失函数神经元、层、全连接、卷积等基本概念。均方误差、交叉熵等常见损失函数及应用场景。Sigmoid、Tanh、ReLU等激活函数及其作用。梯度下降、随机梯度下降、Adam等优化算法及其原理。神经网络基础知识普及常见深度学习框架比较TensorFlow开源、社区活跃、支持分布式训练，适合大规模模型。02040301Keras高层神经网络API，支持TensorFlow和Theano后端，适合初学者快速上手。PyTorch灵活、易于调试、支持动态计算图，适合快速原型开发。MXNet支持多GPU和分布式训练，具有高效的计算性能和灵活的编程接口。ImageNet、CIFAR-10等常见图像数据集及其处理方法。卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）等模型的选择与训练技巧。学习率、批大小、迭代次数等超参数调优方法，以及模型评估指标如准确率、召回率等。将训练好的模型部署到实际场景中，如移动端、云端等，并进行性能优化和加速。实践案例：图像识别任务实现数据集准备模型选择与训练参数调优与评估部署与应用06强化学习原理及案例分析强化学习基本概念引入强化学习定义一种通过让智能体在环境中采取行动，根据获得的奖励或惩罚来学习最佳策略的机器学习方法。强化学习构成要素智能体、环境、状态、动作、奖励等。强化学习类型基于策略、基于价值、演员-评论家等。强化学习应用场景游戏、机器人控制、自然语言处理等。经典强化学习算法解读Q-Learning算法01基于价值迭代的强化学习算法，通过更新状态-动作值函数来寻找最优策略。SARSA算法02与Q-Learning类似，但更新方式更注重实际采取的行动。DeepQ-Network（DQN）算法03将Q-Learning与深度学习相结合，通过神经网络来近似表示Q值函数，提高了算法的泛化能力。PolicyGradient算法04直接对策略进行参数化表示，并通过梯度上升法更新策略参数，从而找到最优策略。游戏环境建模将游戏环境转化为状态空间、动作空间以及奖励函数等强化学习要素。策略设计选择合适的策略表示方法，如深度神经网络，以及相应的优化算法。训练与优化通过大量的试错学习，不断调整策略参数，以获取更高的游戏得分。评估与测试在不同游戏场景下进行测试，验证AI策略的泛化能力和稳定性。案例分析：游戏AI设计思路分享07总结回顾与未来展望关键知识点总结回顾监督学习包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林等算法。01020304无监督学习包括聚类算法，如K均值和层次聚类，以及降维技术，如主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）。强化学习理解马尔科夫决策过程、Q-learning、DeepQ-Network（DQN）等算法以及其在实际问题中的应用。深度学习涵盖神经网络基础、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及自编码器等技术及其应用场景。机器学习发展趋势预测自动化机器学习（AutoML）01自动化模型选择和超参数调优将降低机器学习应用门槛。深度学习将进一步拓展应用领域02自然语言处理、计算机视觉等领域将取得更大突破。联邦学习03随着数据隐私保护需求增加，联邦学习等去中心化的训练方法将受到关注。强化学习与模拟环境的改进